La croissance exponentielle des données informatiques générées mais également leur constante diversification et les évolutions du cadre réglementaire sont favorables à l’émergence de nouveaux métiers. L’exploitation judicieuse de ces données exige en effet des connaissances pointues dans différents domaines, présageant un avenir prometteur aux métiers du Big Data.

C’est en participant à l’évènement Big Data & AI Paris que j’ai eu envie de vous partager mes connaissances autour de ce domaine. J’ai pu m’informer sur les dernières tendances du marché et discuter avec des professionnels de la data et de l’intelligence artificielle. Je compte bien y retourner cette année pour vous écrire nouveaux articles !

Qu’est-ce le Big Data : définition et enjeux ?

L’utilisation des nouvelles technologies génère de gros volumes de données (ou data), à grande vitesse et en permanence. Cet ensemble massif constitue le Big Data.

Les mégadonnées constituent de précieuses sources d’informations pour les entreprises, les associations, les institutions gouvernementales… En effet, leur contenu offre des indications sur les habitudes de consommation des internautes, leurs profils socio-économiques, leurs attentes et plus encore.

Naturellement, il y a des limites à respecter dans la collecte et l’exploitation des données. En parallèle, il faut rester conscient des risques induits par la circulation de données potentiellement sensibles. Cela nécessite impérativement une compréhension des réglementations en vigueur en plus de la maîtrise des outils dédiés au traitement des données.

Le Big Data : un marché en perpétuelle croissance

Les experts estiment que la production globale atteindra les 175 zettaoctets (Zo) à l’horizon 2025, contre 45 Zo en 2019. C’est tout à fait logique, considérant le perpétuel développement du digital. La multiplication des appareils connectés et l’utilisation intensive d’internet ne sont que des exemples.

Plus les données sont massives et variées, plus les informations qu’elles contiennent sont précises et précieuses. Leur traitement implique automatiquement des moyens techniques et technologiques plus pointus dans la mesure où de nouveaux défis émergent constamment.

Les métiers du Big Data : les entreprises recrutent

Dans un contexte où les progrès du numérique ne cessent de croître, il est tout à fait logique que le marché du Big Data offre de nouvelles opportunités aux professionnels de différents domaines. Certains secteurs se démarquent néanmoins par leur volonté de transformer les mégadonnées en avantage concurrentiel. On peut citer les banques et assureurs, les entreprises affiliées aux services digitaux et internet, de même que les plateformes de e-commerce.

Les recrutements de profils qualifiés se multiplient puisqu’ils sont désormais incontournables à la compétitivité des structures souhaitant traiter, analyser et exploiter des données massives.

Les principaux métiers du Big Data :

1- Data Analyst

Cette profession consiste à extraire des informations à partir des données brutes collectées et stockées par l’entreprise. Il faudra ensuite les analyser et les organiser pour dégager des insights. En d’autres termes, le Data Analyst contribue à l’identification de solutions pertinentes permettant à l’entreprise d’ajuster son offre aux attentes des consommateurs. Pour cela, il doit justifier de compétences analytiques, comprendre le fonctionnement des algorithmes mais aussi être en mesure d’établir des statistiques et de visualiser les données.

2- Data Engineer

Il faut savoir que les écosystèmes Big Data sont de nature évolutive. Cela signifie que les données apparaissent régulièrement de nouvelles sources qui doivent être identifiées efficacement par l’ingénieur Big Data ou Data Engineer. Il revient également à cet ingénieur de veiller à la mise à niveau des systèmes existants et, au besoin, de transformer les données avant qu’elles ne soient transmises aux Data Scientists et aux Data Analysts. Pour exercer un tel métier, il est indispensable de comprendre les objectifs de l’entreprise afin de pouvoir identifier les sources de données pertinentes.

3- Data Scientist

Une fois que le Data Engineer a préparé les données, c’est le Data Scientist qui prend la relève. Les missions de base sont relativement les mêmes que celles confiées à l’analyste dans le sens où la collecte et l’analyse menées par le Data Scientist s’effectuent sur des données brutes. Par ailleurs, son intervention vise également à orienter les dirigeants vers les meilleures solutions.

Cependant, ce métier va plus loin en exploitant les avantages de l’intelligence artificielle et en tirant parti du machine-learning. Le Data Scientist est donc en mesure d’automatiser les analyses de données, de rassembler et de synthétiser plusieurs modèles statistiques, sans oublier l’exploration approfondie des informations extraites des données brutes. Au-delà de ses compétences techniques, il doit également justifier d’une solide connaissance dans le domaine du business.

4- Machine Learning Engineer

Il s’agit d’un métier qui consiste à développer des outils d’analyse spécifiquement adaptés à l’entreprise. Les logiciels et algorithmes mis au point par l’ingénieur Machine-Learning auront pour fonction d’automatiser les traitements de données, en particulier leur analyse.

5- Ingénieur DevOps/cloud

La chaîne DevOps englobe les pratiques optimisant le développement, la mise à jour et le codage des logiciels indispensables au traitement de données. En parallèle, le cloud renvoie à l’externalisation des données de l’entreprise. L’ingénieur DevOps/cloud a donc pour mission de garantir la résilience des outils numériques utilisés, l’objectif étant d’assurer l’automatisation de la plateforme digitale. Il s’agit de ce fait d’un poste crucial pour maintenir la collaboration entre les différentes équipes.

6- Data Architect

Le Data Architect endosse un rôle technico-fonctionnel au sein de l’entreprise puisqu’il veille à ce que l’infrastructure Big Data soit fonctionnelle à tous les niveaux. Travaillant en étroite collaboration avec les Data Engineers, il évalue les performances de l’architecture informatique en place et apporte les modifications nécessaires pour ajuster les spécificités des outils et protocoles aux besoins de l’entreprise.

7- Database Administrator

Ce professionnel est responsable du bon fonctionnement des différentes bases de données au sein de la société. Il veille à ce que les restaurations et sauvegardes soient correctement et régulièrement effectuées, de sorte à ce que chaque base de données soit disponible de façon permanente pour les utilisateurs. Le Database Administrator est également responsable de la sécurité des Data lakes.

Il ne faut pas confondre avec le gestionnaire de base de données qui contrôle les sources de données, les utilisations de celles-ci et diagnostiquent les éventuels problèmes afin d’y apporter des solutions pertinentes au plus vite.

L’apparition des nouveaux métiers du Big Data

Il est évident que le Big Data fait l’objet d’un essor exponentiel. Face à ce constat, de nombreux métiers existants deviennent obsolètes, bien qu’ils restent utiles. Ils doivent de ce fait évoluer pour pouvoir s’adapter aux nouvelles exigences de la sphère numérique. Cependant, ils ne suffisent plus à assurer la compétitivité des entreprises au regard de l’évolution qui s’opère en continu. C’est donc sans surprise que de nouveaux métiers émergent. Ces derniers vont automatiquement se multiplier pour assurer l’efficacité des collectes, analyses et traitements de mégadonnées.

Les métiers du Big Data vont continuer à faire l’objet d’une forte demande dans la mesure où le volume de données ne fera qu’augmenter au fil du temps. Par ailleurs, l’apparition des nouvelles technologies induit systématiquement de nouveaux défis en termes de sécurité. Les professions liées au Big Data continueront donc à offrir de nombreuses perspectives de recrutement sur le long terme. C’est pourquoi de nombreux événements se développent autour de cette thématique, comme par exemple Voice Tech Paris.